导读

自然语言处理（NLP）技术旨在让计算机能够理解和处理人类自然语言的指令，实现从一种语言到另一种语言的翻译。这项技术不仅丰富了计算机知识处理的研究内容，还推动了人工智能的发展。

01 语义分析技术

自然语言处理的核心在于语义分析。这种分析方法不仅涵盖词法和句法分析，还涉及单词、词组、句子和段落的意义，旨在通过语义结构来表达语言的结构。具体包括以下几点：

1. 词法分析

词法分析主要分为词形分析和词汇分析。词形分析关注单词的前缀和后缀，而词汇分析则涉及整个词汇系统的控制，从而精确分析用户输入的信息特征，提高搜索效率。

2. 句法分析

句法分析通过对用户输入的自然语言进行词汇短语分析，识别句子的句法结构，实现自动句法分析。

3. 语用分析

语用分析是在语义分析的基础上增加了对上下文、语言背景和语境的分析，提取文章中的附加信息，形成动态的表意结构。

4. 语境分析

语境分析主要涉及对查询语篇外的大量“空白”进行分析，以便更准确地解释查询技术。这些“空白”包括一般知识、特定领域知识以及查询需求。

5. 自然语言生成

基于数据的自然语言生成技术，通过管道模型将结构化数据转化为流畅、符合语法的自然语言文本。这种技术从内容选择、句子规划到表层完成，实现了从输入语义到输出文本的转换。

02 自然语言处理应用

自然语言处理的应用主要涉及字词级别、句法级别和篇章级别的分析。

1. 中文分词

中文分词是将连续的汉字序列根据语义模型切分为词汇序列的过程。中文分词比英文复杂，因为中文缺乏自然的词间分隔符。

2. 命名实体识别

命名实体识别是指自动识别具有特定意义的实体，是信息提取、知识图谱、问答系统等应用的基础。

3. 词性标注

词性标注是指为分词结果中的每个单词标注词性，确定每个词是名词、动词还是其他词性。词性标注在汉语中相对简单，常用方法包括基于最大熵、统计最大概率输入词性以及隐马尔可夫模型。

4. 同义词分析

同义词分析涉及识别具有相同含义的词汇，通过词典、百科词条等方法进行同义词挖掘。

5. 词向量分析

词向量技术将词转化为稠密向量，相似的词向量也相近。常用的生成方法包括基于统计方法和基于语言模型的方法。

6. 依存文法分析

依存文法分析通过分析语言单位内部成分间的依存关系来解释句法结构，主张句子的核心谓语动词是支配其他成分的中心成分。

7. 词位置分析

文章中不同位置的词对语义的贡献度不同，首尾的词成为主题词、关键词的概率更高。

8. 语义归一化

语义归一化主要解决共指消解问题，即将不同形式的同一实体统一起来，是信息抽取和问答系统中的重要任务。

9. 文本纠错

文本纠错涉及自动识别和纠正自然语言中的错误，主要分为错误识别和错误修正两部分。

10. 标签提取

标签提取是从文档中提取关键内容的词语或短语，作为文档内容的提要，广泛应用于科技论文和新闻报道。

11. 文本相似度

文本相似度计算根据共性和差异度衡量文本之间的相似度，方法包括基于字符串、基于语料库和基于知识的方法。

12. 主题模型

主题模型通过非监督学习方式对文档的隐含语义结构进行统计和聚类，常用方法包括隐狄利克雷分布（LDA）。

13. 文本分类

文本分类通过计算机自动阅读文档内容并归类到相应的类别，典型过程包括训练和运行两部分。

14. 文本聚类

文本聚类通过聚类算法对文档进行分类，根据聚类假设，同类文档相似度较高，不同类文档相似度较低。

关于作者

本文由达观数据编写，达观数据是中国智能RPA领域的领先企业，拥有自主知识产权的“RPA+AI”系统。达观智能RPA产品是业界不依赖微软底层框架、未使用第三方开源框架的产品。

本文节选自《智能RPA实战》，经出版方授权发布。

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